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# GLM-4.5-Flash
GLM-4.5-Flash 将于2026 年 1 月 30 日下线，请您及时将模型编码更新为最新版本。正式下线后，相关请求将会自动路由至 GLM-4.7-Flash。
## 概览
GLM-4.5-Flash 模型在确保强大推理能力、稳定代码生成和多工具协同处理能力的同时，具备显著的运行速度优势，**且完全免费开放使用**。
模型支持最长 128K 的上下文处理，可高效应对长文本理解、多轮对话连续性和结构化内容生成等复杂任务，采用混合推理模式，提供两种模式：用于复杂推理和工具使用的思考模式，以及用于即时响应的非思考模式。可通过 `thinking.type` 参数启用或关闭（支持 `enabled` 和 `disabled` 两种设置），默认开启动态思考功能。
GLM-4.5-Flash 在工具调用、网页浏览、软件工程、前端编程领域进行了优化，可以接入 Claude Code、Roo Code 等代码智能体中使用，也可以通过工具调用接口支持任意的智能体应用。
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文本
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文本
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128K
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96K
## 能力支持
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启用深度思考模式，提供更深层次的推理分析
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支持实时流式响应，提升用户交互体验
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强大的工具调用能力，支持多种外部工具集成
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智能缓存机制，优化长对话性能
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支持 JSON 等结构化格式输出，便于系统集成
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可灵活调用外部 MCP 工具与数据源，扩展应用场景
## 推荐场景
**Tips：**
1. 点击“体验一下”会跳转至体验中心，建议先看完使用指南再体验哦～
2. 体验过程会消耗模型 tokens，如遇体验失败，可通过 [链接](https://bigmodel.cn/special_area) 抢购特价资源包。
**核心能力：PPT 制作**——>逻辑清晰、内容完整、页面呈现
* 主题内容展开：支持基于一个标题或中心思想生成多页 PPT 内容段落
* 逻辑结构组织：自动将内容划分为导语、主体、总结等模块，语义分布合理
* 页面布局提示：可配合使用模板系统，建议内容呈现方式
**使用案例**：适用于办公自动化系统、AI 演示工具及其它效率类产品
**PPT 生成效果**：
**核心能力**：**代码能力**——>智能代码生成｜实时代码补全｜自动化 Bug 修复
1. 覆盖 Python、JavaScript、Java 等主流语言
2. 基于自然语言指令生成结构清晰、可扩展的高质量代码
3. 聚焦真实开发需求，避免模板化输出
**使用案例**：1 小时完成重构级任务，5 分钟生成完整产品原型
**核心能力**：**agent 能力**——>任务自主规划｜多工具协同调用｜动态环境交互
1. 自动拆解复杂任务，生成清晰的执行步骤规划
2. 灵活调用开发工具，一站式完成编码、调试、验证全流程
3. 基于实时反馈动态调整策略，快速适配任务变更，持续优化执行路径
**使用案例**：在多模块协同开发项目中，交付周期缩短40%，人力投入减少约30%
**核心能力**：**模型推理能力**——>精准指令解析｜多轮逻辑推理｜领域知识融合
1. 深度理解自然语言指令，提取关键意图并转化为可执行任务
2. 支持复杂逻辑链条的多轮推理，高效处理跨步骤、多变量的复合型问题场景
3. 融合领域专业知识和上下文信息，提升推理结果的准确性和稳定性
**使用案例**：在复杂业务流程中，准确率提升60%，推理效率提升70%
**[体验一下](https://www.bigmodel.cn/trialcenter/modeltrial/text?modelCode=glm-4.5-flash\&q=%e4%bb%8b%e7%bb%8d%e2%80%9c%e6%b8%85%e9%86%92%e6%a2%a6%e2%80%9d%e7%9a%84%e6%a6%82%e5%bf%b5%e4%bb%a5%e5%8f%8a%e5%ae%83%e6%98%af%e5%a6%82%e4%bd%95%e5%b7%a5%e4%bd%9c%e7%9a%84)**：介绍“清醒梦”的概念以及它是如何工作的。
**核心能力：翻译能力**——>上下文一致性强 ｜风格准确｜处理长篇文段优秀
1. 长篇复杂语句翻译：保持语义连贯与结构准确，适用于政策、学术类材料处理。
2. 风格保持及迁移：能够在翻译过程中保留原文语气或调整为目标语言常用表达风格
3. 小语种及非正式语境支持：覆盖多种语言，同时具备一定的社交文本翻译能力
**使用案例**：用于出版社作品翻译、出海内容本地化、跨境客服、社交媒体平台等场景
**[体验一下](https://www.bigmodel.cn/trialcenter/modeltrial/text?modelCode=glm-4.5-flash\&q=%e5%b0%86%e4%bb%a5%e4%b8%8b%e8%8b%b1%e6%96%87%e7%bf%bb%e8%af%91%e4%b8%ba%e4%b8%ad%e6%96%87%ef%bc%8c%e6%97%a0%e9%9c%80%e6%b3%a8%e9%87%8a%ef%bc%8c%e4%bb%85%e8%be%93%e5%87%ba%e7%bf%bb%e8%af%91%e5%90%8e%e7%9a%84%e6%96%87%e6%9c%ac%ef%bc%9aHe+smiled+understandingly%e2%80%94much+more+than+understandingly.+It+was+one+of+those+rare+smiles+with+a+quality+of+eternal+reassurance+in+it%2c+that+you+may+come+across+four+or+five+times+in+life.)**：将以下英文翻译为中文，无需注释，仅输出翻译后的文本：He smiled understandingly—much more than understandingly. It was one of those rare smiles with a quality of eternal reassurance in it, that you may come across four or five times in life.
**核心能力：创意写作**——>表达自然｜情绪丰富｜结构完整
* 根据设定的主题、角色或世界观生成连贯、有起承转合的文学性文本
* 可根据受众定位、产品特征生成富有情感感染力的文案内容
* 短视频、新媒体脚本：支持符合抖音、小红书等平台风格的轻内容生产，结合情绪调控和叙事节奏
**使用案例**：适合部署于内容创作平台、营销工具链或 AI 写作助手中，提升内容生产效率与个性化程度
**[体验一下](https://www.bigmodel.cn/trialcenter/modeltrial/text?modelCode=glm-4.5-flash\&q=%e5%b8%ae%e6%88%91%e4%b8%ba%e6%88%91%e7%9a%84%e9%be%99%e4%b8%8e%e5%9c%b0%e4%b8%8b%e5%9f%8e%e8%a7%92%e8%89%b2%e5%86%99%e4%b8%80%e4%b8%aa%e7%ae%80%e7%9f%ad%e7%9a%84%e8%83%8c%e6%99%af%e6%95%85%e4%ba%8b%ef%bc%9a%e4%b8%80%e4%b8%aa%e7%ac%a8%e6%8b%99%e7%9a%84%e5%b7%ab%e5%b8%88)**：帮我为我的龙与地下城角色写一个简短的背景故事：一个笨拙的巫师
**核心能力：拟人化表达**——>语气自然、情绪表达准确、角色行为一致
* 角色扮演对话系统：保持设定角色在多轮对话中的语气风格与行为一致性
* 情感文案生成：表达方式富有温度，适合打造“有人味”的品牌或用户陪伴式产品
* 虚拟形象内容创作：支持生成符合虚拟主播、人设 IP 的语料，如社交发言、粉丝互动等
**使用案例**：适合应用于虚拟人、社交 AI、品牌人格化运营等场景
**[体验一下](https://www.bigmodel.cn/trialcenter/modeltrial/text?modelCode=glm-4.5-flash\&q=%e4%bb%a5%e4%b8%80%e5%8f%aa%e7%8b%97%e7%9a%84%e5%8f%a3%e5%90%bb%e5%86%99%e4%b8%80%e6%ae%b5%e6%97%a5%e8%ae%b0%ef%bc%8c%e4%bb%8a%e5%a4%a9%e5%ae%83%e5%9c%a8%e5%85%ac%e5%9b%ad%e6%95%a3%e6%ad%a5%ef%bc%8c%e8%bf%98%e8%bf%bd%e4%ba%86%e4%b8%80%e5%8f%aa%e6%9d%be%e9%bc%a0)**：以一只狗的口吻写一段日记，今天它在公园散步，还追了一只松鼠。
## 使用资源
快速测试模型在业务场景上的效果
API 调用方式
## 调用示例
### 思考模式
GLM-4.5 系列模型提供了“深度思考模式”，用户可以通过设置 `thinking.type` 参数来启用或关闭该模式。该参数支持两种取值：`enabled`（动态）和 `disabled` （禁用）。默认情况下开启动态思考功能。
* 简单任务（无需思考）：对于不需要复杂推理的简单请求（例如事实检索或分类），无需思考。
* 智谱AI 的成立时间。
* 翻译 I love you 这句英语成中文。
* 中等任务（默认/需要一定程度的思考）：许多常见请求都需要一定程度的分步处理或更深入的理解。GLM-4.5系列模型可以灵活运用思考能力来处理以下任务。
* 为什么木星拥有较多的卫星，而土星却比木星的卫星少得多？
* 从北京去上海，对比乘坐飞机和动车的优劣势。
* 困难任务（最大思维能力）：对于真正复杂的挑战，例如解决复杂的数学问题，联网问题，编码问题，这类任务要求模型充分发挥推理和规划能力，通常需要经过许多内部步骤才能提供答案。
* 详细解释 MoE 模型中不同专家是如何配合的。
* 根据上证指数的近一周的波动情况和时政信息，预测我是否应该购入股票指数 ETF，为什么？
### 示例代码
以下是一个完整的调用示例，帮助您快速上手 GLM-4.5-Flash 模型。
**安装 SDK**
```bash theme={null}
# 安装最新版本
pip install zai-sdk
# 或指定版本
pip install zai-sdk==0.2.3
```
**验证安装**
```python theme={null}
import zai
print(zai.__version__)
```
**调用示例**
```python theme={null}
from zai import ZhipuAiClient
client = ZhipuAiClient(api_key="YOUR_API_KEY") # 请填写您自己的 API Key
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4.5-flash",
messages=[
{"role": "user", "content": "作为一名营销专家，请为我的产品创作一个吸引人的口号"},
{"role": "assistant", "content": "当然，要创作一个吸引人的口号，请告诉我一些关于您产品的信息"},
{"role": "user", "content": "智谱开放平台"}
],
thinking={
"type": "enabled", # 启用深度思考模式
},
stream=True, # 启用流式输出
max_tokens=4096, # 最大输出 tokens
temperature=0.7 # 控制输出的随机性
)
# 获取回复
for chunk in response:
if chunk.choices[0].delta.content:
print(chunk.choices[0].delta.content, end='')
```
**安装 SDK**
**Maven**
```xml theme={null}
ai.z.openapi
zai-sdk
0.3.5
```
**Gradle (Groovy)**
```groovy theme={null}
implementation 'ai.z.openapi:zai-sdk:0.3.5'
```
**调用示例**
```java theme={null}
import ai.z.openapi.ZhipuAiClient;
import ai.z.openapi.service.model.ChatCompletionCreateParams;
import ai.z.openapi.service.model.ChatCompletionResponse;
import ai.z.openapi.service.model.ChatMessage;
import ai.z.openapi.service.model.ChatMessageRole;
import java.util.Arrays;
public class BasicChat {
public static void main(String[] args) {
// 初始化客户端
ZhipuAiClient client = ZhipuAiClient.builder().ofZHIPU()
.apiKey("YOUR_API_KEY")
.build();
// 创建聊天完成请求
ChatCompletionCreateParams request = ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("glm-4.5-flash")
.messages(Arrays.asList(
ChatMessage.builder()
.role(ChatMessageRole.USER.value())
.content("作为一名营销专家，请为我的产品创作一个吸引人的口号")
.build(),
ChatMessage.builder()
.role(ChatMessageRole.ASSISTANT.value())
.content("当然，要创作一个吸引人的口号，请告诉我一些关于您产品的信息")
.build(),
ChatMessage.builder()
.role(ChatMessageRole.USER.value())
.content("智谱开放平台")
.build()
))
.build();
// 发送请求
ChatCompletionResponse response = client.chat().createChatCompletion(request);
// 获取回复
if (response.isSuccess()) {
Object reply = response.getData().getChoices().get(0).getMessage().getContent();
System.out.println("AI 回复: " + reply);
} else {
System.err.println("错误: " + response.getMsg());
}
}
}
```
**更新 SDK 至 2.1.5.20250726**
```bash theme={null}
# 安装最新版本
pip install zhipuai
# 或指定版本
pip install zhipuai==2.1.5.20250726
```
```python theme={null}
from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="YOUR_API_KEY") # 请填写您自己的 API Key
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4.5-flash",
messages=[
{"role": "user", "content": "作为一名营销专家，请为我的产品创作一个吸引人的口号"},
{"role": "assistant", "content": "当然，要创作一个吸引人的口号，请告诉我一些关于您产品的信息"},
{"role": "user", "content": "智谱开放平台"},
{"role": "assistant", "content": "点燃未来，智谱AI 绘制无限，让创新触手可及！"},
{"role": "user", "content": "创作一个更精准且吸引人的口号"}
],
thinking={
"type": "enabled",
},
)
print(response)
```